技术栈

深入探索ELK技术栈 ELK技术栈，由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三大开源软件构成，为实时数据检索与分析提供强力支持。 Elasticsearch 是一款分布式搜索和分析引擎，能够处理海量数据，并提供快速、近实时的搜索体验。 Logstash 作为数据收集引擎，负责从各种来源获取数据，并进行转换和过滤，为后续分析做好准备。 Kibana 则是一个数据可视化平台，通过丰富的图表和仪表盘，将数据 insights 直观地呈现出来。 ELK技术栈广泛应用于日志分析、安全监控、业务 intelligence 等领域，帮助用户从数据中挖掘价值。

深入探讨JAVA技术实现，涵盖文件流操作、常用设计模式解析及数据结构应用。探索算法实践案例，剖析JAVA8新特性，例如Lambda和Stream API的精妙用法。更有进阶内容，包含一致性hash算法代码实现、ELK集成与Hadoop HDFS实现解析。

Flink技术栈及其适用场景.pdf详细描述了Flink的技术栈及其在不同场景中的应用。这对于使用Flink的开发者深入了解其技术特性和应用场景非常有帮助。

Redis 的原理和实战，一本搞定的教程资源我还挺想推荐给你。内容从入门讲到高级，像是集群部署、分布式锁、Sentinel 高可用这类干货都安排上了，而且结合Spring实战，代码也比较接地气，容易上手。 Redis 的各种使用场景，比如做缓存、实现会话保持，或者搞个消息队列，它都能搞定。教程里不仅有性能优化、事务/管道的，还有完整的Tomcat 整合流程，文档写得蛮清楚的，照着做就行。 你要是对Redis 集群的结构还不熟，这里也讲了 3.0 版的集群架构怎么回事。再加上Sentinel实现的自动容错迁移，挺实用的，部署线上也不虚。 实战方面，像Laravel+Lua封装分布式锁的例子也给了

商业银行的系统技术栈，还真挺有年代感的，但也有不少技术现在依然吃香。像J2EE和COBOL，在银行核心业务系统里，至今还活跃着。嗯，虽然听起来有点老派，但稳定性和吞吐量是真顶。搞报表、OA 那一块，多时候就上了.NET、VBA甚至NOTES这种轻量级技术，响应快、开发也省心，适合非交易类的轻量系统。要说未来几年银行 IT 里比较火的，应用整合肯定是主角。像ESB、SOA、TIBCO这类构件化平台，用来打通各类业务子系统，效果还不错。你在搞系统对接或者老系统改造，基本都得碰。BPM和工作流也越来越刚需了，是在信贷、审批这些流程里，配个像Biztalk、FileNet这种平台，流程走得顺，改规则也

大数据技术栈学习指南 Hadoop 分布式生态系统 HDFS: 分布式文件存储系统，提供高容错性和高吞吐量数据存储。 单机伪集群环境搭建。 常用 Shell 命令 和 Java API 使用。 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。 MapReduce: 分布式计算框架，用于大规模数据集的并行处理。 YARN: 集群资源管理器，负责管理集群资源和调度应用程序。 Hive 数据仓库系统 核心概念及 Linux 环境下安装部署。 CLI 和 Beeline 命令行基本使用。 DDL 操作：创建、修改和删除数据库、表等。 分区表和分桶表：提高查询效率。 视图和索引：简化

本项目涵盖软件开发、硬件设备、操作系统以及网络通信等多个领域的技术栈。 一、软件开发 应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发: 提供各类软件开发所需的知识和资源。 编程语言: 涵盖 C++、Java、Python、Web 前端技术、C# 等主流编程语言的项目开发与学习资料。 二、硬件与设备 嵌入式系统: 包括单片机、EDA、Proteus、RTOS 等相关技术。 计算机硬件: 涵盖计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等。 三、操作系统 Linux: 提供 Linux 操作系统相关的开发和学习资源。 嵌入式操作系统: 包括树莓派、安卓开发等。 其他操作系统

单片机中涉及入栈和出栈操作的指令主要包括： PUSH direct: 该指令的作用是将指定的内部 RAM 单元内容压入堆栈。 POP direct: 该指令的作用是从堆栈顶部弹出一个数据，并将其存储到指定的内部 RAM 单元中。 需要注意的是，SP 寄存器在单片机中扮演着堆栈指针的角色，其默认值为 07H，占用工作寄存器区。在实际应用中，我们需要使用数据传送指令对 SP 寄存器进行初始化，将其指向堆栈底部，通常设置在 30H～7FH 的地址范围内。

基于Flume+Kafka的数据采集方式，算是现在大数据链路里比较稳的一套组合，吞吐大的日志流量也蛮靠谱。前端想了解用户偏好，其实离不开背后的这一整套数据流转逻辑。这套资源从数据进到系统那一刻起，就被Flink预、HBase去重，进Hive做数据仓库，后续用SparkML跑模型，再扔进MySQL存结果，前端你只要调接口拿结果就行，别说，还挺丝滑的。 FineBI 的可视化功能也蛮方便，尤其是那种要快速出报告、做可交互大屏的时候，几乎能直接拿来用，省了不少功夫。整个链路虽然看起来复杂，其实各模块都能单拆调试，定位问题也不难，适合想深入玩数据的你。 要是你对Flume和Kafka这块还不熟，可以先

刚入门大数据的朋友，学习路线图的整理真的能省不少弯路。尤其云里雾里那会儿，看到这些资源就跟捞到救生圈一样。 尚硅谷的内部资料挺值一看，结构清晰，适合刚上手的你。尤其是基础打不牢的，建议先看看这份路线图：大数据学习路线图尚硅谷内部资料。 技术栈导图也蛮实用，图解一目了然，从 Hadoop 到 Spark 都铺得挺开，看完基本知道每一阶段该学啥：大数据学习路线与技术栈导图。 如果你还不太清楚大数据到底是啥，推荐先看看这份 Hadoop 入门资料，讲得还算通俗，MapReduce也比较细：认识大数据 1Hadoop 基础学习。 学习资料精选那份蛮全面的，有点像工具箱，查缺补漏挺方便：大数据学习资料精